El Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI) de la Universidad de Stanford publicó su octavo Índice anual de IA, ofreciendo una visión basada en datos del panorama global de la inteligencia artificial hasta mayo de 2025.
El Índice de IA 2025 del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano de Stanford despeja la confusión con un informe de más de 400 páginas repleto de gráficos y datos sobre I+D, desempeño técnico, IA responsable, impactos económicos, ciencia y medicina, políticas, educación y opinión pública.
El año pasado, 40 modelos destacados provinieron de Estados Unidos, mientras que China tuvo 15 y Europa solo 3 (todos ellos, por cierto, de Francia). Casi todos estos modelos de 2024 surgieron de la industria, y no del ámbito académico o gubernamental. En cuanto a la disminución de modelos notables lanzados de 2023 a 2024, el índice sugiere que puede deberse a la creciente complejidad tecnológica y al aumento constante de los costos de entrenamiento.
La industria está avanzando rápidamente en el desarrollo de IA, con casi el 90% de los modelos destacados en 2024 provenientes del sector industrial, en comparación con el 60% en 2023, mientras que la academia sigue siendo la principal fuente de investigaciones altamente citadas. El Índice de IA no cuenta con datos precisos sobre los costos de entrenamiento porque muchas de las principales empresas de IA han dejado de publicar información sobre sus procesos de entrenamiento. Sin embargo, los investigadores, en colaboración con Epoch AI, estimaron los costos basándose en detalles como la duración del entrenamiento, el tipo y la cantidad de hardware. El modelo más costoso que pudieron estimar fue Gemini 1.0 Ultra de Google, con un asombroso costo de aproximadamente 192 millones de dólares estadounidenses.
Si bien EE. UU. mantiene el liderazgo en cantidad, los modelos chinos han cerrado rápidamente la brecha en calidad: las diferencias de desempeño en benchmarks importantes como MMLU y HumanEval se redujeron de dos dígitos en 2023 a casi paridad en 2024. China también sigue liderando en publicaciones y patentes de IA.
La IA se está volviendo más eficiente, asequible y accesible. Impulsados por modelos pequeños cada vez más capaces, el costo de inferencia para un sistema con el rendimiento de GPT-3.5 cayó más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. A nivel de hardware, los costos han disminuido un 30% anual, mientras que la eficiencia energética ha mejorado un 40% cada año. Los modelos de código abierto también están cerrando la brecha con los modelos cerrados, reduciendo la diferencia de rendimiento del 8% a solo 1.7% en algunos benchmarks en un solo año. En conjunto, estas tendencias están reduciendo rápidamente las barreras para acceder a la IA avanzada.
Las empresas están adoptando cada vez más tecnologías de IA. En 2024, la proporción de encuestados que reportaron el uso de IA en sus organizaciones saltó al 78% desde el 55% en 2023. De manera similar, el número de encuestados que dijeron usar IA generativa en al menos una función empresarial más que se duplicó: del 33% en 2023 al 71% el año pasado. Sin embargo, según un índice que rastrea daños relacionados con la IA, la Base de Datos de Incidentes de IA, el número de incidentes relacionados con IA aumentó a 233 en 2024, un máximo histórico y un incremento del 56.4% respecto a 2023. Entre los incidentes reportados se incluyen imágenes íntimas falsas (deepfakes) y chatbots presuntamente implicados en el suicidio de un adolescente.